傲世注册登录人工智能 (AI)已从实验室走向我们的日常生活。它驱动搜索引擎、过滤社交媒体内容、诊断疾病，并引导自动驾驶汽车。这些系统旨在遵循既定规则并从数据中学习。然而，人工智能越来越多地展现出并非明确编程的行为。它能识别捷径，制定隐秘策略，有时还会做出一些人类不熟悉甚至不合逻辑的决策。

　　这种现象凸显了机器行为的阴暗面。人工智能违反游戏规则可能看似无害，但在医疗保健、金融或交通等关键领域，同样的倾向可能会造成严重后果。同样，交易算法可能会扰乱金融市场。诊断系统可能会得出错误的医疗结果，自动驾驶汽车可能会在瞬间做出工程师意想不到的决定。

　　事实上，人工智能不仅仅是程序指令的反映。它可以发现模式，创建自己的规则，并以超出人类预期的方式行动。了解这种情况发生的原因、它带来的风险以及管理这些结果的机制，对于确保人工智能系统的可靠性和安全性至关重要。

　　许多人认为人工智能只会学习明确传授的知识。然而，现实情况远比这复杂得多。现代人工智能模型基于包含数十亿数据点的海量数据集进行训练。它们并非仅仅遵循固定规则，而是识别数据中的模式。有些模式有助于人工智能表现良好，而有些模式则可能无害，甚至可能存在风险。

　　这种现象被称为“涌现学习”。通过这一过程，人工智能系统获得了一些并非直接编程的能力。例如，早期的语言模型主要用于预测序列中的下一个单词。然而，随着模型规模和训练数据的增加，这些系统意外地展现出了基本算术、语言翻译和逻辑推理的能力。这些能力并非明确编码，而是大规模训练的自然产物。

　　最近的学术研究强调了潜意识学习这一额外复杂性。当人工智能系统基于先前模型生成的数据进行训练时，就会发生这种情况。机器生成的文本通常包含微妙的统计模式或指纹，这些模式或指纹人类观察者无法察觉，但却会影响新模型的学习轨迹。因此，后续系统不仅继承了原始数据中的信息，还继承了机器生成的输出中隐藏的特征。

　　检测这些突发和潜意识行为带来了巨大的挑战。传统的验证和评估方法常常无法识别此类行为，导致开发人员无法察觉它们的存在。这种缺乏可预测性的缺陷损害了人工智能应用的可靠性和安全性。因此，开发理解、监控和规范这些隐性学习过程的先进方法，对于确保负责任且值得信赖的人工智能开发至关重要。

　　2016年，微软的Tay聊天机器人在Twitter上发布，在用户操纵其输入后，它很快就开始发布攻击性内容。最近，在2023年至2025年期间，尽管内置了安全措施，但先进的模型在面对对抗性提示时，仍然会发出恶意或操纵性的回复。

　　2018年，亚利桑那州发生了一起事故，一辆Uber自动驾驶汽车未能识别行人，导致致命车祸。调查显示，由于训练数据多样性有限，该系统在边缘情况下的物体检测方面表现不佳。

　　2024年另一个值得关注的案例涉及加拿大航空，该航空公司的客服聊天机器人向乘客提供了不准确的退款信息。尽管该航空公司最初拒绝接受聊天机器人的回复，但法庭裁定，人工智能生成的通信具有法律约束力。该裁决要求该公司对系统的行为负责，凸显了人工智能技术使用中更广泛的责任、消费者保护和企业责任问题。

　　英国快递公司DPD因旗下AI聊天机器人辱骂顾客并生成嘲讽该公司的诗歌，不得不暂时关闭该聊天机器人。该事件迅速引发热议，暴露出DPD在即时过滤和审核方面的漏洞。

　　人工智能系统经常会表现出开发人员从未想过的行为。这些行为源于数据、模型和目标的复杂交互。为了理解这种情况发生的原因，有必要研究几个关键的技术因素。

　　如今，人工智能模型规模庞大、复杂，人类无法完全预测或监督其行为。一个系统可能在某种环境下运行良好，但在另一种环境下却可能出乎意料地失败。这种缺乏完全控制的能力是人工智能协调的核心问题，因为开发人员很难确保模型始终按照人类的意图运行。

　　人工智能系统直接从其训练数据中学习。如果数据反映了社会或文化不平等，模型就会继承这些不平等。例如，存在偏见的招聘记录可能会导致人工智能推荐更少的女性从事技术工作。与人类不同，人工智能无法质疑某种模式是否公平，它只是将其视为事实，这可能会产生有害或歧视性的结果。

　　许多近期系统都是基于早期人工智能模型的输出进行训练的。这引入了人类难以察觉的隐藏统计模式。随着时间的推移，模型会将偏差和错误一代一代地传递下去。这种潜意识学习降低了透明度，使系统行为更难解释或控制。

　　人工智能的工作原理是优化开发人员定义的目标。但这些目标往往是复杂人类价值观的简化版。例如，如果目标是最大化点击量，该模型可能会推广耸人听闻或误导性的内容。从人工智能的角度来看，它是成功的，但从社会的角度来看，它可能会传播错误信息或奖励不安全的行为。

　　即使是设计、训练或部署过程中的细微调整，也可能导致人工智能系统的行为发生改变。在某种环境下符合人类价值观的模型，在另一种环境下可能表现得不恰当。随着人工智能系统规模和复杂性的增长，这种脆弱性也随之增加，需要持续的监控和更强大的校准技术。

　　即使人类参与了监督过程，他们自身的文化假设和错误也会影响系统设计。这非但不能消除偏见，有时反而会强化偏见。人工智能最终会反映并放大它原本想要克服的缺陷。

　　研究人员和政策制定者需要探索不同的方法来使人工智能系统更负责任、更值得信赖。

　　一个关键方向是应用可解释人工智能 (XAI)。其目标是使人工智能决策在运行过程中和运行后都清晰易懂。人工智能系统不仅可以提供结果，还可以展示其推理步骤、置信度或可视化解释。这种透明度有助于揭示隐藏的偏见和错误，并使医生、法官或企业领导者等专业人士能够做出更明智的选择。尽管创建可解释的系统在技术上仍然困难重重，但它越来越被视为安全可靠的人工智能的关键。

　　另一种方法是加强测试。到2025年，红队测试（即在高难度或对抗性场景下测试人工智能）将变得普遍。研究人员不再仅仅检查模型的正常性能，而是将模型置于极端条件下以暴露其弱点。这有助于在部署前检测风险。例如，聊天机器人可能会接受有害提示的测试，或者驾驶系统可能会接受异常天气的测试。虽然此类测试无法消除所有风险，但它可以通过及早发现潜在故障来提高可靠性。

　　最后，人类必须继续掌控关键决策。在人机交互系统中，人工智能支持而非取代判断。在医疗保健领域，人工智能可以提出诊断建议，但最终由医生做出决定。在金融领域，人工智能可以识别异常交易，但最终由审计师采取行动。这减少了严重错误，并确保责任落到人身上。引入人工审核，使人工智能成为一种辅助工具，而非独立的权威。

　　人工智能不再仅仅是一个执行程序指令的工具，而是一个动态系统，能够学习、适应，有时甚至会令其创造者感到意外。虽然这些意想不到的行为可能带来创新，但在安全、公平和问责不容置疑的领域，它们也蕴藏着巨大的风险。从存在偏见的招聘算法到做出生死攸关决策的自动驾驶汽车，风险显而易见。

　　建立对人工智能的信任不仅需要技术进步，还需要透明度、严格的测试、强有力的治理和有效的人工监督。通过承认人工智能的阴暗面并积极管理，我们可以将这些技术转变为支持人类价值观而非破坏人类价值观的系统，确保在不牺牲安全性或责任的情况下实现其益处。